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摘要:
为提高径流预测的准确性,提出一种经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)与数据驱动模型相结合的径流预测方法.该方法运用EMD将汾河上游兰村、汾河水库和上静游三个水文站年径流序列分解为随机分量和趋势分量,分别选择合适模型对各分量进行合理预测,再拟合各分量预测结果得到最终的年径流预测值.结果表明,通过EMD分解,预测效果有明显提高,满足规范要求,计算方法可行.预测结果可为汾河上游防洪抗旱规划,水资源管理提供科学的依据.
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文献信息
篇名 基于EMD的数据驱动模型在径流预测中的应用
来源期刊 系统工程 学科 工学
关键词 经验模态分解 数据驱动模型 径流预测 汾河上游
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 150-154
页数 5页 分类号 TV121
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵雪花 63 259 9.0 13.0
2 陈旭 13 39 3.0 6.0
3 袁旭琦 3 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
数据驱动模型
径流预测
汾河上游
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程
双月刊
1001-4098
43-1115/N
大16开
长沙市浏河村巷37号湖南省社会科学院内
42-67
1983
chi
出版文献量(篇)
4447
总下载数(次)
29
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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